邓华北的专家集成系统，是那种你一看架构就知道人家下了不少功夫的项目，适合准备把企业 IT 搬上云的团队。云计算的路径讲得细，从IaaS到PaaS，再到应用迁移和旧系统退役，一步步走得挺稳。而且不是说说而已，架构图、策略配置都有例子，像电商场景下怎么动态分配资源就讲得蛮清楚。IBM Service D
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房地产的大数据建模，搞得比较细，像价格指数和评估模型都能挖得挺深。你要是搞前端、做后台或者参与产品设计，这类数据能力关键，尤其是现在智能估价、区域热度用得多。 基于大数据的模型，用起来还挺智能的。比起传统靠人工填表、主观评估的方式，建模算法一上来就能跑出一个预测结果，方便又快。像在城市级别房价波动，
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华为21天大数据资料整理包含了常见了大数据的技术使用
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本资源集合汇集了 Java 编程语言和大数据技术的学习资料，涵盖了从基础概念到高级应用的广泛内容。该资源适合各个级别的学习者，无论是刚接触 Java 和大数据，还是寻求提升已有技能的专业人士。
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大数据、高并发这是最近一段时间内被IT行业提的最为火热的概念，看过《大数据时代》的同学应该不会陌生大数据的概念，尤其是对于互联网行业来说，大数据是每天都要接触的问题，简单通俗地说，每天得大数据，就给系统的性能带来了新的要求---高并发，有了这样一个技术应用的实际背景，对技术人员就提出了要求，随着ja
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本资源库包含软件开发、嵌入式系统、网络通信、云计算和大数据等领域的学习资料，涵盖编程语言（C++、Java、Python等）、硬件设备（单片机、服务器等）、操作系统（Linux、安卓等），以及网络协议、云计算平台、人工智能等知识。
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本书深入探讨了大数据架构与算法的核心内容，涵盖了分布式存储系统、数据处理框架、机器学习算法等方面。从底层架构到上层应用，本书层层递进，为读者呈现出一个完整的大数据知识体系。 主要内容包括： 大数据架构概述: 介绍大数据生态系统的组成部分，包括数据采集、存储、处理和分析等环节，以及常见的架构模式。
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金融行业对大数据的需求越来越高，尤其是在深度挖掘技术的应用方面。比如，对公客户综合积分子系统、授信客户资金结算子系统等，这些都涉及到复杂的数据和。其实，不仅仅是金融，其他行业也在逐步借助大数据技术提升效率。你可以看看下面几个挺有用的资源，是关于金融和大数据的应用。是金融大数据，使用Python进行数
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